端边云车联网Serverless数据湖解决方案

个人数据处理说明 个人数据清单 使用目的 存留期 用户屏幕图像 投屏中屏幕镜像信息投放 IdeaShare不保存个人数据 用户音频输出口 投屏中音频信息投放 用户IP地址 投屏连接

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图2 车联网行业海量数据存储场景 该场景下 MRS 的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检

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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止数据处理任务的版本 POST https://{endpoint}/v2/{pr

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登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在数据处理列表中，单击数据处理任务名称，进入数据处理任务的版本管理页面。您可以在该页面进行数据处理任务的“修改”与“删除”。 图1 数据处理版本管理页面 您可以在版本管理页面，通过切换页签查看“配置信息”、“日志”和“结果展示”。

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产品优势 数据处理方式对比 传统线下处理方式：硬件为用户自建IDC，软件为自研或集成商的数据处理软件，通过数据处理软件完成数据处理。 传统云上处理方式：使用云上存储服务和数据处理服务，数据写入存储服务后，再调用数据处理服务接口实现数据处理。 云上近数据处理方式：使用云上存储服务和

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Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述

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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{

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create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs

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Doris集群回收站数据处理 哪些场景会产生回收站数据？ 数据均衡时，仅仅是将高负载磁盘上的tablet拷贝一份到低负载的磁盘，并将原有tablet放入垃圾回收站，并不会物理删除原有tablet，因此产生垃圾文件。 Delete/drop/truncate等操作只是在逻辑上删除了

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设；提供规划、设计、实施的服务能力，和客户共建创新应用 一站式车联网数据处理：实时、批量、AI全场景的数据处理能力；2万+节点大集群能力，支持海量数据统一处理；实时入湖、增量同步，PB级数据多维查询秒时延 海量数据低成本存储：湖仓一体，减少数据在不同引擎间复制、转换，数据冗余降低

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大屏数据处理应用模板 描述 大屏数据处理应用模板，可配合组件资产“大屏Demo”使用。 开放能力 大屏数据处理应用模板为APP资产，提供服务能力。 服务 说明 getTodayForDmax 该服务用于获取当天时间。 getTaskStatusNum 该服务用于获取各任务状态的具体数量。

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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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应用场景 未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。 DWR的应用场景包括但不限于以下典型场景。

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查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。 更多信息，请参见内存优化型。 图形渲染 对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU加速型 弹性云服务器 ，基于NVIDIA Tesla

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ebpack+自研组件，要保证模式样式美观，多端统一，后端需要采用微服务架构为支撑，并采用流式消息驱动技术保证数据处理安全、及时、高效。集合大数据存储方案，可以支撑海量数据分布式存储分析，并可通过统一运维平台进行统一监控分析。 平台采用容器化、虚拟化技术支撑，平台的各个业务功能通

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机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设计CAD/CAE，生物科学，能源勘探，图片渲染和异构计算等涉及高性能计算集群来解决大型计算问题的领域。

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机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设计CAD/CAE，生物科学，能源勘探，图片渲染和异构计算等涉及高性能计算集群来解决大型计算问题的领域。

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速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行

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快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程

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